大數(shù)據(jù)的價(jià)值開(kāi)始日益受到重視，人們對(duì)數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性和有效性的要求也在不斷提高。現(xiàn)在對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用己經(jīng)不局限于BI(商業(yè)智能) 領(lǐng)域，在公共服務(wù)、科學(xué)研究等各方面，大數(shù)據(jù)也都在發(fā)揮著巨大的影響力，而且應(yīng)用面要寬得多。比如美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局嘗試?yán)么髷?shù)據(jù)方法協(xié)助進(jìn)行氣候、生態(tài)系統(tǒng)、天氣和商業(yè)方面的研究一谷歌流感趨勢(shì)則使用經(jīng)過(guò)匯總的谷歌搜索數(shù)據(jù)來(lái)估測(cè)流感疫情。數(shù)據(jù)無(wú)疑已經(jīng)成為信息社會(huì)日益重要的資源。
大數(shù)據(jù)的意義并不在于大容量、多樣性等特征，而在于我們?nèi)绾螌?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和分析，以及因此而發(fā)掘出的價(jià)值。如果在分析處理上缺少相應(yīng)的技術(shù)支撐，大數(shù)據(jù)的價(jià)值將無(wú)從談起。
具體到企業(yè)而言，處于大數(shù)據(jù)時(shí)代的經(jīng)營(yíng)決策過(guò)程已經(jīng)具備了明顯的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)特點(diǎn)，這種特點(diǎn)給企業(yè)的IT系統(tǒng)帶來(lái)的是海量待處理的歷史數(shù)據(jù)、復(fù)雜的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)和分析模型、數(shù)據(jù)之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性以及頻繁的數(shù)據(jù)更新產(chǎn)生的重新評(píng)估等挑戰(zhàn)。這就要求底層的數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)具備強(qiáng)大的通訊(數(shù)據(jù)流動(dòng)和交換)能力、存儲(chǔ)(數(shù)據(jù)保有)能力以及計(jì)算(數(shù)據(jù)處理)能力，從而保證海量的用戶(hù)訪問(wèn)、高效的數(shù)據(jù)采集和處理、多模式數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確實(shí)時(shí)共享以及面對(duì)需求變化的快速響應(yīng)。
傳統(tǒng)的處理和分析技術(shù)在這些需求面前開(kāi)始遭遇瓶頸，而云計(jì)算的出現(xiàn)，不僅為我們提供了一種挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值使其得以凸顯的工具，也使大數(shù)據(jù)的應(yīng)用具有了更多可能性。
云計(jì)算包含兩方面的內(nèi)容;服務(wù)和平臺(tái)，所以云計(jì)算既是商業(yè)模式，也是計(jì)蕎模式。比如美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校在一篇關(guān)于云計(jì)算的報(bào)告中，就認(rèn)為云計(jì)算既指在互聯(lián)網(wǎng)上以服務(wù)形式提供的應(yīng)用。也指在數(shù)據(jù)中心里提供這些服務(wù)的硬件和軟件。
就目前技術(shù)發(fā)展來(lái)看，云計(jì)算以數(shù)據(jù)為中心，以虛擬化技術(shù)為手段來(lái)整合服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用等在內(nèi)的各種資源，并利用SOA架構(gòu)為用戶(hù)提供安全、可靠、便捷的各種應(yīng)用數(shù)據(jù)服務(wù);它完成了系統(tǒng)架構(gòu)從組件走向?qū)蛹?jí)然后走向資源池的過(guò)程，實(shí)現(xiàn)IT系統(tǒng)不同平臺(tái)(硬件、系統(tǒng)和應(yīng)用)層面的“通用”化，打破物理設(shè)備障礙，達(dá)到集中管理、動(dòng)態(tài)調(diào)配和按需使用的目的。
借助“云”的力量，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)多格式、多模式的大數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理、高效流通和實(shí)時(shí)分析，挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值，發(fā)揮大數(shù)據(jù)的真正意義。
大數(shù)據(jù)對(duì)技術(shù)提出高要求
大數(shù)據(jù)處理首先是獲取和記錄數(shù)據(jù);其次是完成數(shù)據(jù)的抽取、清潔和標(biāo)注以及數(shù)據(jù)的整合、聚集和表達(dá)等重要的預(yù)處理或處理(取決于實(shí)際問(wèn)題)工作;再次需要一個(gè)完整的數(shù)據(jù)分析步驟，通常包括數(shù)據(jù)過(guò)濾、數(shù)據(jù)摘要、數(shù)據(jù)分類(lèi)或聚類(lèi)等預(yù)處理過(guò)權(quán)最后進(jìn)入分析階段，在這個(gè)階段，各種算法和計(jì)算工具會(huì)施加到數(shù)據(jù)上，以求能得到分析者想要看到的或者可以進(jìn)行解釋的結(jié)果。
涉及到龐大的數(shù)據(jù)量，這一整套處理流程在各個(gè)不同階段都會(huì)對(duì)傳統(tǒng)的技術(shù)手段提出挑戰(zhàn)。比如，海量的網(wǎng)絡(luò)化設(shè)備、海量的在線用戶(hù)、不間斷的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接，都在時(shí)刻生成大量的、多格式的內(nèi)容數(shù)據(jù)和狀態(tài)信息，這些經(jīng)由各種客戶(hù)端(網(wǎng)頁(yè)、應(yīng)用或是傳感器等)采集而來(lái)的信息數(shù)據(jù)，連同成千上萬(wàn)的訪問(wèn)和操作請(qǐng)求，會(huì)以高并發(fā)的方式向系統(tǒng)服務(wù)器施加壓力。
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